"Quick Guide KI-Kompetenz für Analytics" von Ramona Greiner und Matthias Böck bietet einen praxisorientierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) im Unternehmenskontext. Das Buch entmystifiziert den KI-Hype und liefert konkrete Schritte zum sinnvollen Einsatz von KI-Anwendungen in der Data Analytics und im Web/App-Tracking. Es beleuchtet Potenziale, Risiken (wirtschaftlich, ethisch, ökologisch) und Chancen, klärt den KI-Reifegrad und zeigt wie man eine KI-Strategie entwickelt und die interne KI-Kompetenz mithilfe von Self-Assessments und Gap-Analysen verbessert. Mit Methoden, Vorlagen und Fallstudien unterstützt es Unternehmen bei der erfolgreichen KI-Implementierung und erklärt den Umgang mit rechtlichen Aspekten wie AI Act und DSGVO.
Rezension Quick Guide KI-Kompetenz für Analytics
Dieses Buch, „Quick Guide KI-Kompetenz für Analytics“, hat mich wirklich positiv überrascht! Als jemand, der sich schon länger mit KI und Data Analytics beschäftigt, aber noch nicht den vollständigen Überblick hatte, fand ich den Ansatz der Autoren Ramona Greiner und Matthias Böck erfrischend und hilfreich. Der Titel „Quick Guide“ ist Programm: Das Buch ist kompakt und übersichtlich gestaltet, ohne dabei an Substanz zu verlieren. Die Autoren schaffen es, komplexe Themen verständlich und prägnant darzustellen, ohne in unnötige Fachchinesisch-Exkurse abzugleiten. Das macht das Lesen angenehm und kurzweilig – man spürt den praktischen Erfahrungsschatz der Autoren in jedem Kapitel.
Besonders gut gefallen hat mir die Mischung aus Theorie und Praxis. Die Autoren liefern nicht nur fundierte Erklärungen zu den Grundlagen von KI, Machine Learning und Deep Learning, sondern zeigen auch anhand konkreter Beispiele und Fallstudien, wie diese Technologien im Unternehmenskontext angewendet werden können. Der Fokus auf Data Analytics und Web-/App-Tracking ist dabei sehr relevant und praxisnah. Die vielen Tipps, Methoden und Vorlagen, die direkt im Buch enthalten sind, sind ein echtes Plus – man kann sie direkt in der eigenen Arbeit einsetzen. Die „Transfer in die Praxis“-Abschnitte am Ende jedes Kapitels sind besonders wertvoll, da sie die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen und konkrete Handlungsanweisungen geben.
Kapitel 6, wie einige Leser bereits hervorgehoben haben, ist meiner Meinung nach ein Highlight. Der Abschnitt über die rechtlichen Aspekte, insbesondere im Hinblick auf den AI Act und die DSGVO, ist unverzichtbar und leider oft vernachlässigt. Die Autoren leisten hier einen wichtigen Beitrag zur Aufklärung und schaffen es, ein komplexes Thema verständlich darzustellen. Ähnlich wertvoll ist das Kapitel über den „Friedhof der KI-Projekte“, das auf unterhaltsame Weise die häufigsten Fehlerquellen aufzeigt und somit hilft, eigene Projekte erfolgreicher zu gestalten. Die Selbsteinschätzungstools (Self-Assessment und Gap-Analyse) sind ebenfalls sehr nützlich, um den eigenen KI-Reifegrad zu bestimmen und gezielte Weiterbildungsmaßnahmen zu planen. Der KI-Canvas bietet einen praktischen Rahmen für die strategische Planung von KI-Initiativen.
Der Schreibstil ist angenehm locker und prägnant, was das Lesen erleichtert. Obwohl das Buch eher für Einsteiger konzipiert ist, bietet es auch erfahreneren Nutzern wertvolle Einblicke und neue Perspektiven. Die Autoren behandeln nicht nur die technischen Aspekte, sondern widmen sich auch den ethischen, wirtschaftlichen und ökologischen Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind. Dieser ganzheitliche Ansatz ist sehr wichtig und macht das Buch zu einer runden Sache. Insgesamt ist „Quick Guide KI-Kompetenz für Analytics“ eine empfehlenswerte Lektüre für alle, die sich einen praxisorientierten und gut verständlichen Einstieg in die Welt der KI im Bereich Data Analytics wünschen. Es ist ein Buch, das man gerne zur Hand nimmt und aus dem man auch nach mehrmaligem Lesen noch etwas Neues lernen kann.
Informationen
- Abmessungen: 14.8 x 1.09 x 21 cm
- Sprache: German
- Drucklänge: 188
- Veröffentlichungsdatum: 2024
- Verlag: Springer Gabler
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